Google Play Storeの掲載情報のテストに関するガイド

メタデータ最適化、カテゴリランキングの上昇、または特集によってアプリの認知度を高めることは素晴らしいことですが、これはアプリストア最適化の1つの要素にすぎません。それらのアプリのインプレッションをダウンロード数にコンバージョンしていない場合、アプリの可能性を制限しています。そこで、Google Playのストア掲載情報のテストは、アプリストア最適化の実践者にとって優れたリソースとなります。

Google Playのストア掲載情報のテストでは、A/Bテストを実施して、データに基づいて、コンバージョンを増やすためにアプリストアの掲載ページに組み込む必要のあるクリエイティブまたはメタデータの要素を判断できます。

私たちの多くはそのツールに精通しているかもしれませんが、まだ一部の人にとっては非常に新しいものです。Googleの新しいストア掲載機能は、アプリストア最適化のためのA/Bテストのカスタム化を強化します。このブログでは、ベストプラクティスと新しいGoogle Playのアップデートについて説明します。

Google Play Storeの掲載情報のテストのメリット

具体的に説明する前に、Google Playでのアプリストア最適化戦略にストア掲載情報のテストを組み込むことのメリットを理解してください。

Google PlayでA/Bテストを実施して、どのクリエイティブおよびメタデータの要素がユーザーに響くかについてのinsightsを獲得します。 Google PlayでのA/Bテストでは、次のことが可能です。

• ストア掲載ページに組み込む必要のある最適なメタデータとクリエイティブの要素を特定します。
• A/Bテストを通じて得られたinsightsのおかげで、アプリのインストール数、コンバージョン率、およびリテンション率を高めます。
• 言語と地域に基づいて、ターゲット市場に何が響くか（または響かないか）を学びます。
• ストア掲載ページに適用できる季節性のトレンドとポイントを特定します。

Google Play Storeの掲載情報のテストでテストできること

次に、Google Playのテストを通じてテストできるクリエイティブおよびメタデータの要素を確認しましょう。次のアプリストアの要素は、最大5つの言語でA/Bテストできます。

• アイコン：アプリのアイコンは、ユーザーに最初に表示されるクリエイティブ要素です。Google Playでの第一印象は非常に重要です。アイコンは検索結果で唯一表示される要素である可能性があり、コンバージョン率に大きな影響を与える可能性があるためです。
• 短い説明(文)：最大80文字の短い説明(文)は、アプリのタイトルの後に続き、キーワードのインデックス作成に不可欠です。ストア掲載のビデオとスクリーンショットの下に表示されます。
• フィーチャーグラフィックとプレビュービデオ：アプリのプレビュービデオは、アプリの主な価値提案を強調する短いビデオクリップです。フィーチャーグラフィックはプレビュービデオにオーバーレイされ、アプリのスクリーンショットの前に表示され、デバイスビューの大部分を占めます。したがって、コンバージョンにとって重要な資産です。
• スクリーンショット：スクリーンショットは、アプリの主要な利点を紹介し、ユーザーエクスペリエンスをプレビューします。
• 長い説明(文)： 4,000文字の制限があり、キーワードのインデックス作成に重要です。長い説明(文)を読むユーザーはほとんどいませんが、コンバージョンに大きな影響を与える可能性があります。

マクドナルドのストア掲載ページのスクリーンショット（Google Play、米国）。

Google Playの最新の変更とアップデートをご覧ください

ストア掲載情報のテストのベストプラクティス

Google Play Storeの掲載情報のテストについて理解したところで、楽しい部分であるテストの実行に移りましょう。実行する前に、Google PlayでのA/Bテスト戦略に関するこれらのベストプラクティスを検討してください。

1. 適切なターゲットを設定する

テストを設定する際に、最大5つの異なる言語を選択する機会があります。 よくある間違いは、「EN-US」がテストを米国のユーザーに限定すると想定することです。

アプリが米国でのみ利用可能な場合、これが当てはまります。それ以外の場合、テストは他の英語圏の国のユーザーにも表示される可能性があります。

特定の国をターゲットとするテストを実施するには、カスタムストア掲載情報を作成し、その掲載情報でA/Bテストを実施する必要があります。A/Bテストに最も適した言語または地域を選択してください。

可能な限り最大のオーディエンスをターゲットにすることもお勧めします。これにより、テスト結果が可能な限り正確になり、迅速な結果が得られます。

Google Playでのアプリストア最適化に関するこのガイドをお読みください

2. 明確な仮説を持つ

明確な仮説により、A/Bテストが成功したかどうか、および勝利したバリアントを実装する必要があるかどうかを簡単に判断できます。たとえば、明確な仮説では、アプリの最初のスクリーンショットで価値提案Aを価値提案Bよりも強調すると、全体的なコンバージョン率が向上すると述べています。

3. 一度に1つの要素をテストする

これは明確な仮説を持つことと密接に関連しています。一度に1つのクリエイティブまたはメタデータの要素のみをテストする必要があります。一度にテストする要素が多いほど、テスト結果を特定の変更に帰属させる際に確信が持てなくなります。

4. テスト結果が正確であることを確認する

組み込む変更がコンバージョン率にプラスの影響を与えたことを確認するために、テスト結果の精度を確認します。特に、GoogleはA/Bテストで誤検知のリスクを軽減するのに役立つ新しいツールを組み込んでいます（これについては後で詳しく説明します）。より正確なA/Bテストには、より大きなサンプルサイズが必要です。これは、新しいアプリや小規模なアプリでは常に可能とは限りません。1つの回避策は、A/B/Bテストを実行することです。これにより、同じBバリアントを2つ作成すると、結果が真実であるか偽りであるかをより適切に評価できます。

5. テストを繰り返す

以前のテストからの学習を新しいテストに実装して、テスト戦略をさらに改善します。悪いデータというものはありません。テストしているバリアントが成功しなくても、データを分析して将来のために学習することができます。

6. 少なくとも1週間テストを実行する

これにより、アプリの毎週の季節性の影響を考慮に入れることができます。次の画像は、米国のゲームの毎週の季節性トレンドを示しています。通常、より多くのユーザーが自由な時間を持つ週末にダウンロード数が増加します。毎週の季節性トレンドを考慮に入れないと、サンプルの精度が低下し、A/Bテストの結果に影響を与える可能性があります。

米国、Google Playでのゲーム（無料）の平均的な毎週のダウンロード数の変動。

Google Play Storeの掲載情報のテストの新機能（2022年）

Googleがストア掲載情報のテストに実装した新機能により、開発者とアプリストア最適化の実践者はA/Bテストをより細かく制御できるようになり、統計的に、A/Bテストを実行する際に、より信頼性の高い結果が得られます。

A/Bテストの結果に基づいて正確な意思決定を行うには、エラーと誤検知の可能性を減らすと同時に、結果が真陽性である可能性を高める必要があります。アプリストア最適化の実践者として、コントロールと勝利したバリアントの差が、実装した変更によって発生したものであり、偶然ではないことを確認する必要があります。したがって、A/Bテストの方法論はこれらの両方の要素に依存しているため、活用している統計分析と確率計算が可能な限り正確であることを確認することが重要です。

Google Play Storeの掲載情報のテストの新機能について詳しく見ていきましょう。

適切なメトリックをターゲットにする

A/Bテストの結果が真実であることを確認するための最も重要なステップは、適切なメトリックを選択することです。以前は、Google Playでは、コントロールと各バリアントに送信されるトラフィックの量を指定することしかできませんでしたが、そのトラフィックから受信したコンバージョンと見なされるものを指定することはできませんでした。

新しいターゲットメトリック機能により、開発者は実験結果を判断するために使用されるメトリックをより細かく制御できるようになりました。2つのメトリックは次のとおりです。

• 保持された初回インストーラー：アプリを初めてインストールし、少なくとも1日間インストールしたままにしたユーザーの数。
• 初回インストーラー：アプリを初めてインストールしたユーザーの数。保持したかどうかは関係ありません。

Googleは「保持された初回インストーラー」を選択することを推奨しています。これは、アンインストール率が高いと、Google Playでのアプリの認知度に直接影響を与える可能性があるためです。ユーザーがアプリをダウンロードしても1日以内にアンインストールする場合、ストア掲載ページがアプリやユーザーの期待に応える方法を正確に表していない可能性があります。注意すべきことの1つは、「保持された初回インストーラー」を選択すると、正確な結果を得るためにより大きなサンプルサイズが必要になることです。

信頼水準

前述のように、誤検知の可能性を減らすことが、Google Playがストア掲載情報のテストに組み込んだ新機能の主な目標です。新しい信頼水準機能は、それを直接支援します。まず、信頼水準と信頼区間の違いを強調することが重要です。

• 信頼水準：テストを複数回繰り返した場合に、ほぼ同じ結果が得られると予想される回数の割合。
• 信頼区間：範囲に真の結果が含まれていることをどれだけ確信しているか。90％の信頼区間でA/Bテストを実行し、結果がコンバージョン率の1.1％の潜在的な低下とコンバージョン率の最大0.3％の潜在的な上昇である場合、真のコンバージョンの低下または上昇がその範囲内にあることを90％確信できます。

この新しいツールを使用すると、信頼水準を調整して、誤検知の可能性を減らすことができます。90％、95％、98％、または99％の信頼水準を選択できます。信頼水準が高いほど、より多くの初回インストーラーが必要になります。

Google Playの信頼水準。出典：Google Play Developer Console。

必要な初回インストーラーの数も、選択したターゲットメトリック、バリアント、実験オーディエンス、および最小検出可能効果によって異なります。一般的に言って、少なくとも95％の信頼水準を使用することをお勧めします。ダウンロード数が少ない小規模なアプリの場合は、ターゲットメトリック「初回インストーラー」を選択し、1つのバリアントのみをテストすると、必要な初回インストーラーの数が少なくなります。

ストア掲載情報のテストでの最小検出可能効果

最小検出可能効果（MDE）は、A/Bテストで誤検知の数を減らすのに役立つもう1つの新機能です。GoogleはMDEを次のように定義しています。 どちらが優れているかを宣言するために必要なバリアントとコントロールの間の最小差。差がこれより小さい場合、実験は引き分けと見なされます。 ”

たとえば、MDEを5％に設定し、コントロールが45％のコンバージョン率を達成した場合、バリアントは勝者と宣言されるために少なくとも47.25％のコンバージョン率が必要です（45％ x 1.05％ = 47.25％）。

現在、0.5％から6％のMDEを選択できます。MDEが小さいほど、変更を検出するために必要なサンプルサイズが大きくなります。コンベヤーベルトでペンの品質チェックをしていると想像してください。ペンの50％が標準以下であることを証明したい場合、結論を出す前に調べる必要があるペンの最小量はどれくらいですか？ペンの2％のみが低品質であることを証明したい場合よりもおそらく少ないでしょう。

アプリが新しく、多くのインストールを受信しない場合は、必要なサンプルサイズが小さくなるため、MDEを高く設定することをお勧めします。より成熟したアプリがあり、すでに多くのダウンロードを受信している場合は、より正確な結果を得るために、より低いMDEを設定することをお勧めします。

完了条件

Google Play Storeの掲載情報のテストの新機能の最後は、完了条件です。他の設定に設定した値に基づいて、この機能は実験がいつ完了する可能性が高いかの見積もりを提供します。このinsightを使用すると、特にA/Bテストの特定のタイムラインがある場合に、ニーズに合わせてA/Bテストを調整できます。

Google Playの完了条件は、A/Bテストの推定完了条件を強調しています。出典：Google Play Developer Console。

Google Playの実験を設定する方法

Google Playがストア掲載情報のテストに組み込んだ新機能を強調したところで、A/Bテストを設定する際にこれらの新機能をどのように活用できるかを見ていきましょう。

ステップ1

ストアの存在セクションで「ストア掲載情報のテスト」を選択します。ページの右上隅にある「実験を作成」をクリックします。このページで実行した以前の実験がすべて見つかります。そこに移動すると、以下に示すページが表示されます。

出典：Google Play Developer console

ここでは、実験に名前を付け、A/Bテストを実行するストア掲載情報を選択し、ローカライズされたテストまたはグローバルテストを選択できます。

1. ローカライズされたテスト：最大5つの言語をテストできます。クリエイティブ要素とメタデータ要素の両方をテストします。
2. グローバルテスト：世界中のユーザーを1つの言語でのみテストします。クリエイティブ要素のみをテストします。

ローカライズされたテストを活用することをお勧めします。ユーザーに最も響くものは、言語によって大きく異なります。グローバルテストでは、特定の地域に適用できる学習をほとんど得られません。最大の地域の言語を選択すると、最も重要な市場でのユーザー行動に関するより良いinsightsが得られます。

ステップ2

最初の部分が完了すると、次のページが表示されます。

出典：Google Play Developer console

• 「ターゲットメトリック」は、最初に入力する設定です。ここでは、「保持された初回インストーラー」または「初回インストーラー」を選択できます。
• コントロールに対してテストするバリアントの数（最大3つ）を選択します。バリアントが多いほど、真の結果を得るために十分なサンプルサイズを取得するのに時間がかかるため、テストの実行時間が長くなります。
• 次に、現在の掲載情報の代わりに実験的なバリアントを表示するストア掲載情報の訪問者の割合を選択できます。訪問者はテストバリアント間で均等に分割されます。現在のストア掲載情報とバリアント間で訪問者を均等に分割することをお勧めします。これにより、テストの結果が迅速化されます。
• テストの最小検出効果を選択してください。MDEが低いほど、真の結果を得るために必要なサンプルサイズを得るまでの時間が長くなることに注意してください。アプリのダウンロード数が少ない場合は、すでに多くのダウンロード数を獲得しているアプリよりもMDEを高く設定することをお勧めします。
• 最後に、A/Bテストの希望する信頼水準を選択してください。一般的に95%の信頼水準が推奨されています。95%の信頼水準に必要な初回インストール数がアプリにとって高すぎる場合は、ターゲットメトリクスを「初回インストール数」に変更し、必要な初回インストール数を減らすために1つのバリアントのみをテストすることができます。

注意：すべてのステップが完了すると、完了条件セクションで実験の終了予定時期が推定されます。この情報は、必要な初回インストール数や推定テスト期間が高すぎる/長すぎる場合に、A/Bテストの設定をさらに編集する際の参考になります。

ステップ3

最後のステップでは、テストしたい要素を選択できます（一度に1つの要素のみをテストすることを忘れないでください）。テストしたい要素を選択したら、最大3つのメタデータまたはクリエイティブのバリアントをアップロードできます。その後、「実験を開始」を選択し、結果を追跡することができます！

出典：Google Play デベロッパーコンソール

結論

ユーザーに最も響くクリエイティブとメタデータの要素を理解することは、アプリのコンバージョン率を向上させる上で極めて重要です。そのため、すべてのアプリでGoogle Playストアリスティング実験を活用することをお勧めします。これにより、特定のユーザーベースに関するinsightsを得ることができ、ストアリスティングページに適用してインストール数、コンバージョン率、継続率を向上させることができます。Googleが実装した新機能により、A/Bテストのニーズに合わせてストアリスティング実験をより柔軟に調整する力が得られます！

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